opencv不规则图像轮廓匹配并截取c++代码实现

以下是使用 OpenCV 在 C++ 中实现不规则图像轮廓匹配并截取的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取原图和模板图
    Mat src = imread("src.jpg", IMREAD_COLOR);
    Mat tpl = imread("tpl.jpg", IMREAD_COLOR);

    // 灰度化
    Mat src_gray, tpl_gray;
    cvtColor(src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY);
    cvtColor(tpl, tpl_gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 二值化
    Mat src_bin, tpl_bin;
    threshold(src_gray, src_bin, 0, 255, THRESH_BINARY);
    threshold(tpl_gray, tpl_bin, 0, 255, THRESH_BINARY);

    // 寻找轮廓
    vector<vector<Point>> src_contours, tpl_contours;
    vector<Vec4i> src_hierarchy, tpl_hierarchy;
    findContours(src_bin, src_contours, src_hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    findContours(tpl_bin, tpl_contours, tpl_hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 找到最佳匹配的轮廓
    double max_score = 0;
    int max_idx = 0;
    for (size_t i = 0; i < tpl_contours.size(); i++) {
        double score = matchShapes(tpl_contours[i], src_contours[0], CONTOURS_MATCH_I1, 0);
        if (score > max_score) {
            max_score = score;
            max_idx = i;
        }
    }

    // 截取匹配到的轮廓区域
    Rect roi = boundingRect(tpl_contours[max_idx]);
    Mat result = src(roi);

    // 显示结果
    imshow("src", src);
    imshow("tpl", tpl);
    imshow("result", result);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这段代码首先读取原图和模板图，并将它们灰度化和二值化。然后使用 `findContours` 函数寻找二值化后的图像中的轮廓。接下来，对于模板图中的每个轮廓，使用 `matchShapes` 函数计算与原图中轮廓的相似度，并找到最佳匹配的轮廓。最后，使用 `boundingRect` 函数找到匹配到的轮廓的边界框，并截取原图中的对应区域作为最终结果。